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防止属性推断、数据重建和特征空间劫持攻击的安全分裂学习
通过研究 SplitNN 及其所带来的潜在威胁和攻击，本研究提出了一种隐私保护的信息交换通道，利用可控的解决方案扰乱知识的传播，并使用新的激活函数 R3eLU 来有效地防御威胁。本研究的实验结果表明，该方法在绝大部分情况下都能较好地平衡防御
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a year ago
IJCAI
垂直联邦神经网络的安全前向聚合
该论文研究了 VFL 中一个常用的神经网络框架 SplitNN，并提出了一个综合考虑数据安全和模型性能的神经网络协议 SFA，采用可移除的遮罩以保护原始数据，在实验中证明 SFA 能够同时实现数据安全和高模型性能。
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2 years ago
基于 SplitNN 的垂直分区
本文介绍了 SplitNN 驱动的垂直分区，是一种名为 SplitNN 的分布式深度学习方法的一种配置，以便从垂直分布的特征中进行学习。该方法可以在持有不同数据源的机构之间进行培训，而不需要复杂的加密算法或安全计算协议。该方法具有灵活性，并
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4 years ago
面向健康的分裂学习：分布式深度学习，无需共享原始患者数据
本文提出了一个分布式深度学习方法（SplitNN），解决了不同卫生机构之间在不共享原始数据的情况下，如何协同训练深度学习模型的问题。我们提出的 SplitNN 配置适用于不同的实践设置，包括拥有不同患者数据模态的机构、多个卫生机构合作的集中
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6 years ago
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